1. Briefing de análises
1.1. Contexto
1.1.1. Qual é o problema de negócio ou questão principal que estamos tentando resolver com essa análise?
1.1.2. Quais são as principais fontes de dados disponíveis e como foram coletados?
1.1.3. Há algum fator externo que pode ter influenciado os dados? (Ex.: sazonalidade, eventos econômicos, mudanças no mercado)
1.1.4. Qual é o histórico ou contexto anterior dessa análise? Já foi feita alguma análise similar?
1.1.5. Como os dados foram usados anteriormente? Há benchmarks ou comparações que podemos fazer com análises passadas?
1.2. Objetivo
1.2.1. Qual o resultado específico que queremos atingir com essa análise?
1.2.2. Quais KPIs ou métricas-chave devem ser monitorados?
1.2.3. O que será feito com os resultados da análise?
1.2.4. Qual é o prazo ou urgência dessa análise?
1.3. Modo de uso
1.3.1. Quem são os principais tomadores de decisão que usarão os insights dessa análise?
1.3.2. Em qual formato os resultados serão mais úteis? (Relatório detalhado, dashboard interativo, resumo executivo?)
1.3.3. Os usuários finais têm conhecimento técnico suficiente para interpretar as análises por conta própria, ou precisam de uma explicação detalhada?
1.3.4. Quais decisões ou ações dependerão dos insights dessa análise?
2. Feedbacks de clientes
2.1. Social listening: escuta da audiência
2.1.1. Quais as features mais comentadas sobre os produtos?
2.1.2. Quais são as principais preocupações ou reclamações dos clientes (pain points)?
2.1.3. O que os clientes valorizam mais em nossos produtos/serviços (passion points)?
2.1.4. Quais melhorias os clientes sugerem com mais frequência?
2.1.5. Quais as intenções de uso relacionadas à compra do produto?
2.1.6. Share de sentimentos
2.2. Reviews de produtos no Youtube
2.2.1. Quais as features mais comentadas sobre os produtos?
2.2.2. O que os youtubers formadores de opinião estão destacando sobre os produtos/serviços?
2.2.3. Quais as intenções de uso relacionadas à compra do produto?
2.2.4. Share de sentimento
2.3. Reviews de produto em marketplaces
2.3.1. Quais as features mais comentadas sobre os produtos?
2.3.2. Quais as intenções de uso relacionadas à compra do produto?
2.3.3. Share de sentimento
3. Funil de conversão
3.1. Pontos de fricção e conversão
3.1.1. Em qual etapa do funil de conversão os clientes estão desistindo?
3.1.2. Qual é a taxa de conversão entre cada etapa do funil?
3.1.3. O que pode estar causando o abandono em certas etapas?
3.2. Análise de Funil de Conversão
3.2.1. Até o Ecommerce
3.2.1.1. Qual o comportamento de navegação na página ou na jornada dos usuários que chegam até o e-commerce?
3.2.2. Até Vendas
3.2.2.1. Quais outros produtos estavam na cesta de compra de quem comprou via campanha?
3.2.2.2. Efeito Halo (análise de correlação positiva e negativa)
3.2.3. Análise do AddToCard
3.2.3.1. Qual a taxa de desistência dos carrinhos cheios que não fecharam a venda?
3.2.3.2. Quais outros produtos foram adicionados ao carrinho?
3.2.3.3. Quais os padrões de produtos/combos comprados? (por audiência, região, gênero, idade etc)
4. Visão Cúbica Cross
4.1. Combinação de análises
5. Público-alvo
5.1. Características de públicos
5.1.1. Quais são as características demográficas (idade, gênero, localização) de nossos clientes?
5.1.2. Quais segmentos de clientes apresentam o maior valor ao longo do tempo?
5.2. Comportamento de públicos
5.2.1. Quem são nossos clientes mais engajados?
5.2.2. Como diferentes segmentos de clientes respondem às campanhas de marketing?
5.2.3. Criativos/territorios e tipos de audiências
6. Desempenho de campanhas
6.1. Overview de desempenho
6.1.1. KPIs principais vs custo
6.1.1.1. Qual campanha está gerando o maior Lead Rate?
6.1.1.2. Qual é o custo por custo por lead (CPL) para cada campanha?
6.1.1.3. Quais campanhas têm a maior taxa de conversão?
6.1.1.4. Existe alguma campanha com baixo desempenho que deve ser pausada ou ajustada?
6.1.1.5. Quais KPIs ou métricas-chave mais indicam sucesso para essa análise e como eles estão relacionados ao desempenho do negócio?
6.1.2. Personalização e recomendação
6.1.2.1. Quais produtos são mais recomendados e comprados?
6.1.2.2. Como os clientes respondem a recomendações personalizadas?
6.1.2.3. Existe algum padrão que sugira preferências específicas dos clientes?
6.1.2.4. Existe oportunidade de cross-selling e upselling através de recomendações personalizadas?
6.2. Análise de Páginas
6.2.1. Data Quality
6.2.1.1. Como está a confiabilidade dos numeros coletados e disparos de tags?
6.2.1.1.1. Buytbutton
6.2.1.1.2. Cliques x Chegadas na Próxima Página x Conversões nas Plataformas
6.2.2. Análise de Conteúdo no Site
6.2.2.1. Quais os Principais Conteúdos Consumidos?
6.2.2.2. Qual o Bounce Rate na LP?
6.2.3. Análise de Carregamento
6.2.3.1. Comparação CrossCountry
6.2.3.2. Métricas de Carregamento
6.2.3.2.1. GM Metrics
6.2.3.3. Matrix de Todas as Tags Implementadas
6.3. Análise de teste A/B para validação de hipóteses
6.3.1. Qual versão de uma campanha ou página de destino gera mais conversões?
6.3.2. Qual CTA (call-to-action) é mais eficaz?
6.3.3. Quais elementos visuais ou textuais influenciam mais as decisões dos usuários?
6.4. Análise de campanha de retargeting
6.4.1. Qual é a taxa de conversão das campanhas de retargeting?
6.4.2. Quais criativos e mensagens são mais eficazes para retargeting?
6.4.3. Como o retargeting afeta o comportamento de compra dos usuários?
6.4.4. Quais as ações para maximizar as conversões e o ROI de retargeting?
6.5. Análise de performance por canal
6.5.1. Qual canal de marketing (Google Ads, Facebook, SEO, e-mail marketing, etc.) está trazendo o maior retorno sobre investimento (ROI)?
6.5.2. Existem canais que estão consumindo muito orçamento sem entregar resultados correspondentes?
6.5.3. Como o desempenho varia entre diferentes canais?
6.6. Audiências
6.6.1. SpillOver com o Planejamento de Mídia
6.6.2. Por Device
6.6.2.1. Campanhas Genéricas
6.6.2.2. Campanhas com outras audiências sem segmentação por device
6.6.3. Por Cidade/Região
6.6.3.1. Relação com IDH
6.6.4. DMP
6.6.4.1. Audiências do Site
6.6.4.1.1. Outros Produtos
6.7. Jornada do cliente
6.7.1. Otimizações da jornada
6.7.1.1. Quais são as etapas mais demoradas ou que apresentam mais atrito?
6.7.1.2. Quais são os pontos de contato mais críticos na jornada do cliente?
6.7.1.3. Como os clientes se movem entre diferentes canais (online e offline)?
6.7.2. Análise usuários Racionais
6.7.2.1. Qual o share?
6.7.2.2. Qual a Jornada?
6.7.2.2.1. Quais conteúdos e páginas?
6.8. Criativos
6.8.1. Quais criativos e mensagens são mais eficazes?
6.8.1.1. Por Audiências de Afinidade?
6.8.1.2. Por demografia?
6.8.1.2.1. Cidade/Região?
6.8.1.2.2. Por idade?
6.9. Análise de retenção e engajamento de clientes para melhorar vida útil do cliente (LTV)
6.9.1. Qual é a taxa de retenção de clientes ao longo do tempo?
6.9.2. Quais fatores influenciam o engajamento contínuo do cliente?
6.9.3. Quais são os motivos comuns para o churn (desistência)?
6.10. Análise de churn (cancelamento de clientes) para identificar os fatores de risco de cancelamento
6.10.1. Quais características ou comportamentos estão associados ao churn?
6.10.2. Existe um padrão comum entre os clientes que cancelam o serviço?
6.10.3. Quais ações preventivas podem ser implementadas para reduzir o churn?
6.11. Search lift e Buscas orgânicas
6.11.1. Como foi o search lift dos nossos usuarios?
6.11.2. Como foi o aumento do interesse organico?
6.12. Multi-touch attribuition
6.12.1. Quais canais e interações contribuem mais para as conversões?
6.12.2. Como os clientes se movem entre diferentes canais antes de converter?
6.12.3. Qual modelo de atribuição (primeiro clique, último clique, distribuição linear, etc.) melhor representa o comportamento dos nossos clientes?
6.12.4. Qual o valor de cada ponto de contato para otimizar o mix de canais de marketing?